Algoritmos evolutivos multirecombinativos híbridos aplicados al problema de vehículos con capacidad limitada

Autores
Mercado, Viviana; Villagra, Andrea; Pandolfi, Daniel; Leguizamón, Guillermo
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo perseguido en este campo es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes. Las metaheurísticas son métodos que integran procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para realizar una búsqueda robusta en el espacio-problema. El problema de ruteo de vehículos es un problema de optimización combinatoria de gran importancia en diferentes entornos logísticos debido a su dificultad (NP-duros). Se han propuesto varias soluciones a este problema haciendo uso de heurísticas y metaheurísticas. En este trabajo proponemos dos algoritmos para resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad limitada, utilizando como base un Algoritmo Evolutivo multirecombinativo conocido como MCMP-SRI (Stud and Random Inmigrants), combinado con operadores de mutación basados en conceptos computación cuántica. Detalles de los algoritmos y los resultados de los experimentos muestran un promisorio comportamiento para resolver el problema.
XIV Workshop agentes y sistemas inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Informática
Algorithms
metaheurísticas
Intelligent agents
algoritmos evolutivos multirecombinativos
Hybrid systems
hibridación
problema de ruteo de vehículos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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